L’intelligence artificielle (IA) peut apprendre à partir de données en suivant différents modes d’apprentissage. Ces modes se distinguent par la manière dont les données sont présentées au modèle et les objectifs de l’entraînement. Voici une présentation des principaux modes d’apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.
Chacun présente des caractéristiques distinctes en termes de fonctionnement, de données nécessaires et de résultats attendus.
1. L’apprentissage supervisé
Principe
Dans l’apprentissage supervisé, le modèle est entraîné avec des données étiquetées, c’est-à-dire des exemples où la réponse attendue est connue. Le modèle apprend à associer les entrées aux sorties correctes.
Étapes
- Données étiquetées : Chaque exemple d’entraînement est constitué d’une paire (entrée, sortie) comme (x,y).
- Exemple : Une image de chat (xxx) et l’étiquette “chat” (y).
- Entraînement : Le modèle traite les entrées et produit une sortie prédite (y_pred). Une fonction de perte compare cette sortie à la sortie réelle (y) pour mesurer l’erreur.
- Optimisation : Les poids du modèle sont ajustés pour minimiser l’erreur via un algorithme comme la descente de gradient.
- Validation et test : Le modèle est évalué sur des données non vues pour vérifier sa capacité à généraliser.
Exemples
- Prédire le prix d’un logement en fonction de ses caractéristiques.
- Classifier des emails comme “spam” ou “non spam”.
2. L’apprentissage non supervisé
Principe
Dans l’apprentissage non supervisé, les données ne sont pas étiquetées. Le modèle explore les données pour en identifier des motifs, des structures ou des regroupements naturels.
Étapes
- Données non étiquetées : Le modèle reçoit uniquement les entrées (x) sans information sur les sorties.
- Exemple : Un ensemble d’images d’animaux sans savoir quels animaux sont présents.
- Exploration : Le modèle applique des algorithmes pour identifier des relations ou des groupes dans les données.
- Exemple : Grouper les images en fonction de leurs similarités visuelles.
- Résultat : Le modèle génère des clusters, réduit la dimensionnalité ou détecte des anomalies dans les données.
Exemples
- Clustering pour segmenter les clients en groupes similaires.
- Analyse des données pour réduire leur dimensionnalité (ex. PCA).
3. L’apprentissage semi-supervisé
Principe
Ce mode combine des données étiquetées et non étiquetées. Une petite partie des données est annotée, et le modèle utilise ces étiquettes pour généraliser sur l’ensemble non étiqueté.
Étapes
- Données mixtes : Le modèle reçoit des données étiquetées (x,y) et non étiquetées (x).
- Exemple : Un ensemble d’images où seules quelques-unes sont associées à des étiquettes (“chat”, “chien”).
- Entraînement initial : Le modèle est d’abord entraîné sur les données étiquetées.
- Auto-apprentissage : Le modèle prédit des étiquettes pour les données non étiquetées, qu’il réutilise ensuite comme nouvelles données d’entraînement.
- Affinage : Les prédictions sont améliorées par itérations.
Exemples
- Reconnaissance d’images où seules quelques images sont annotées.
- Analyse des comportements clients avec des transactions partiellement étiquetées.
4. L’apprentissage par renforcement
Principe
L’apprentissage par renforcement est basé sur l’interaction entre un agent et un environnement. L’agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions.
Étapes
- Environnement : L’agent observe l’état actuel de l’environnement.
- Exemple : Un robot observe sa position dans un labyrinthe.
- Action : L’agent choisit une action parmi un ensemble d’actions possibles.
- Exemple : Avancer, tourner à gauche, ou reculer.
- Récompense/Pénalité : L’environnement retourne un signal indiquant la qualité de l’action.
- Exemple : Une récompense pour se rapprocher de la sortie, une pénalité pour heurter un mur.
- Mise à jour : L’agent met à jour sa stratégie en maximisant les récompenses cumulées sur le long terme.
Exemples
- Jeux vidéo où l’agent apprend à jouer pour maximiser son score.
- Robots apprenant à naviguer ou à manipuler des objets.
Une comparaison des modes d’apprentissage
Ces quatre modes d’apprentissage diffèrent par leurs exigences et leurs applications. Chacun de ces modes d’apprentissage répond à des besoins spécifiques.
L’apprentissage supervisé est adapté aux tâches où les données étiquetées sont disponibles en abondance pour prédire des résultats, tandis que l’apprentissage non supervisé permet d’explorer des ensembles de données inconnus pour découvrir des motifs. Le semi-supervisé constitue un compromis intéressant lorsqu’une partie des données est annotée, et le renforcement s’impose pour des environnements dynamiques et interactifs où l’objectif est de maximiser une récompense.
| Critères | Supervisé | Non Supervisé | Semi-Supervisé | Par Renforcement |
| Données requises | Étiquetées | Non étiquetées | Mixtes | Interaction avec un environnement |
| Objectif | Prédire des sorties | Découvrir des structures | Prédire et explorer | Maximiser une récompense |
| Complexité des données | Simple à moyenne | Complexe | Mixte | Variable |
| Performance | Très élevée si bien étiqueté | Moins précise | Compromis entre précision et coût | Dépend fortement de l’environnement |
| Exemples d’utilisation | Classification, régression | Clustering, réduction de dimensions | Annotation d’images | Jeux, robots, systèmes autonomes |
| Limite principale | Nécessité de données étiquetées | Résultats moins interprétables | Dépend de la qualité des étiquettes | Temps et ressources nécessaires |
Comprendre ces différences permet de choisir la meilleure méthode selon les contraintes du projet et les objectifs à atteindre.
